Различия между dss и mis

Сфера применения	DSS	MIS
Философия	Обеспечивают объединенные инструментальные средства, данные, модели и язык пользователям	Обеспечивают структурную информацию конечным пользователям
Системный анализ	Используют инструментальные средства в процессе решения	Выделяют информационные требования
Проект	Итеративный процесс	Поставляют систему, основанную на утвержденных требованиях

Характеристики DSS: что означает поддерживать решения. Имеется существенное различие между структурированными, неструктурированными и частично структурированными решениями. Структурированные проблемы повторяемы и обычны, для них обеспечивают решения известные алгоритмы. Неструктурированные проблемы оригинальны и необычны, для них не имеется никаких алгоритмов для решения: каждый находит свой ответ. Частично структурированные проблемы находятся между структурированными и неструктурированными проблемами. DSS разработаны, чтобы поддержать слабоструктурированный и неструктурированный прикладной анализ.

Принятие решений включает четыре стадии: распознавание, проект, выбор и реализация. DSS предназначены, чтобы помогать проектировать, оценивать альтернативы и контролировать процесс реализации.

Хорошо разработанные DSS могут использоваться на многих уровнях организации. Главные менеджеры могут использовать финансовые DSS, чтобы предсказать пригодность общих фондов для инвестиции отделением. Средние менеджеры внутри отделов могут использовать эти оценки и ту же самую сис­тему и данные, чтобы принять решения относительно распределения фондов отделения по проектам. Руководители проекта внутри отделов могут по очереди использовать эту систему, чтобы начать свои проекты, регулярно сообщая сис­теме (и в конечном счете старшим менеджерам) сколько денег было потрачено.

Ошибочно думать, что решения принимаются в больших организациях только отдельными личностями. Фактически большинство решений принимается коллективно. В большой организации принятие решений по существу групповой процесс, и DSS могут быть разработаны, чтобы облегчить принятие решений группой.

Рисунок 2.12 – Принципиальная схема DSS

Компоненты DSS. Рассмотрим снова рис. 2.12 и увидим, что система поддержки принятия решений имеет три основных компонента: базу данных, модель и систему программного обеспечения DSS. База данных DSS – собрание текущих или исторических данных из ряда приложений или групп, организованных для легкого доступа к областям применения. Система управления базой данных DSS защищает целостность данных при управлении, которое хранит поток данных, а также сохраняет исторические данные. DSS используют организационные данные (из таких систем, как производство и продажа) так, чтобы личности и группы были способны принять решения, основанные на фактических данных. Данные обычно извлекаются из соответствующих баз данных и запасены специально для использования DSS. Модель – собрание математических и аналитических моделей, которые могут быть сделаны легкодоступными для пользователя DSS. Модель – абстрактное представление, которое поясняет компоненты или связи явления.

Анализ моделей часто используется, чтобы предсказать продажу. Пользователь этого типа модели мог быть снабжен набором предыдущих данных, чтобы оценить будущие условия и продажу, которые могли бы следовать из этих условий. Изготовитель решения может затем изменить эти будущие условия (например, повышение затрат сырья или появление новых конкурентов на рынке), чтобы определить, как эти новые условия могли бы влиять на продажу. Компании часто используют это программное обеспечение, чтобы пытаться предсказывать действия конкурентов.

Среди наиболее широко используемых моделей – модели анализа чувствительности, которые задают вопросы типа "что будет, если?" неоднократно, чтобы определить влияние одного или большего количества факторов на результаты. Анализ "что будет, если?" на основе известных или принятых условий допускает, чтобы пользователь изменял некоторые значения результатов испытаний, чтобы лучше предсказывать результаты, если изменения появляются в этих значениях. Что случится, если мы поднимем цену на 5 % или увеличим смету расходов на рекламу на 100000$? Что случится, если мы оставим цену и смету расходов на рекламу прежними? В обратном направлении программное обеспечение анализа чувствительности используется для целевого поиска: если я желаю продать один миллион единиц изделия в следующем году, насколько я должен снизить цену изделия?

Третий компонент DSS – система программного обеспечения DSS, которая обеспечивает простое взаимодействие между пользователями системы, базой данных DSS и эталонным вариантом. Система программного обеспечения DSS управляет созданием, хранением и восстановлением моделей в образцовой основе и интегрирует их с данными в базе данных DSS. Система программного обеспечения DSS также обеспечивает графический, легкий в использовании, гибкий интерфейс пользователя, который поддерживает диалог между пользователем и DSS. Пользователи DSS – обычно исполнители или менеджеры. Часто они имеют малый опыт работы с компьютером или вообще не имеют его, поэтому интерфейс должен быть дружественным.

Системы поддержки принятия решений (DSS) также обслуживают уровень управления организацией. DSS помогают менеджерам принимать решения, которые являются слабоструктурированными, уникальными или быстро изменяющимися и которые не могут быть легко указаны заранее. DSS должны быть достаточно гибкими, чтобы использоваться несколько раз в день, соответствуя изменяющимся условиям. DSS в основном используют внутреннюю информацию из TPS и MIS, но часто вводят информацию из внешних источников типа текущих цен на бирже или цен изделия конкурентов.

Характеристика систем поддержки принятия решений.

1. DSS предлагают гибкость пользователей, адаптируемость и быструю реакцию.

2. DSS допускают, чтобы пользователи управляли входом и выходом.

3. DSS оперируют с небольшой помощью профессиональных программистов или без нее.

4. DSS обеспечивают поддержку для решений и проблем, которые не могут быть определены заранее.

5. DSS используют сложный анализ и инструментальные средства моделирования.

Понятно, что в соответствии с замыслом DSS имеют большую аналитическую мощность, чем другие системы: они построены с рядом моделей, чтобы анализировать данные. DSS разработаны так, чтобы пользова­тели могли работать с ними непосредственно; эти системы явно включают удобное для пользователя программное обеспечение. Системы DSS интерак­тивны; пользователь может изменять предположения и включать новые данные.

Пример интересной DSS – система, оценивающая рейсы филиала большой американской металлургической компании, которая перевозит сыпучие грузы – каменный уголь, руду и готовые продукты для материнской компании [9]. Фирма владеет несколькими судами, фрахтует другие, чтобы доставлять общий груз. Оценивающая рейс система вычисляет финансовые и технические детали рейса. Финансовые вычисления включают затраты корабля (топливо, рабочая сила, капитал), фрахтовые ставки для различных типов груза и издержки порта. Технические детали включают несметное число факторов типа грузоподъемности корабля, скорости, расстояний от порта, топлива, водопотребления и моделей погрузки. Система может отвечать на вопросы такого типа: при наличии графика поставки клиента и предлагаемой фрахтовой ставки какой корабль должен быть выбран для максимизации прибыли? Какова оптимальная скорость, в которой данный корабль может оптимизировать прибыль и все еще выполнять график поставки? Какова оптимальная модель погрузки для корабля, направляющегося на запад США, если он двигается из Малайзии? На рис. 2.13 показана DSS, построенная для этой компании. Система установлена на мощном настольном микрокомпьютере, имеет систему меню, которая делает работу простой для пользователей, позволяя легко войти в данные или получать информацию.

Системы поддержки принятия решений помогают находить ответы не только на прямой вопрос "что будет, если?", но и на подобные [11]. Приведем типичные вопросы по системам поддержки принятия решений (DSS).

1. Анализ примеров (case analysis) – оценка значений выходных величин для заданного набора значений входных переменных.

2. Параметрический ("что будет, если?") анализ – оценка поведения выходных величин при изменении значений входных переменных.

3. Анализ чувствительности – исследование поведения результирующих переменных в зависимости от изменения значений одной или нескольких входных переменных.

4. Анализ возможностей – нахождение значений входной переменной, которые обеспечивают желаемый конечный результат (известен также под названием "поиск целевых решений", "анализ значений целей", "управление по целям").

5. Анализ влияния – выявление для выбранной результирующей переменной всех входных переменных, влияющих на ее значение, и оценка величины изменения результирующей переменной при заданном изменении входной переменной, скажем, на 1 %.

6. Анализ данных – прямой ввод в модель ранее имевшихся данных и манипулирование ими при прогнозировании.

7. Сравнение и агрегирование – сравнение результатов двух или более прогнозов, сделанных при различных входных предположениях, или сравнение предсказанных результатов с действительными, или объединение результатов, полученных при различных прогнозах или для разных моделей.

8. Командные последовательности (sequences) – возможность записывать, исполнять, сохранять для последующего использования регулярно выполняемые серии команд и сообщений.

9. Анализ риска – оценка изменения выходных переменных при случайных изменениях входных величин.

10. Оптимизация – поиск значений управляемых входных переменных, обеспечивающих наилучшее значение одной или нескольких результирующих переменных.

Рисунок 2.13 – Оценка рейсов с помощью

системы поддержки принятия решений

Исполнительные системы (ESS). Старшие менеджеры используют класс информационных систем, названных исполнительными системами поддержки принятия решений (ESS). ESS обслуживают стратегический уровень организации. Они ориентированы на неструктурные решения и проводят системный анализ окружающей среды лучше, чем любые прикладные и специфические системы. ESS разработаны, чтобы включить данные относительно внешних результатов типа новых налоговых законов или конкурентов, но они также выбирают суммарные данные из внутренних MIS и DSS. Они фильтруют, сжимают и выявляют критические данные, сокращая время и усилия, требуемые, чтобы получить информацию, полезную для руководителей. ESS используют наиболее продвинутое графическое программное обеспечение и могут поставлять графики и данные из многих источников немедленно в офис старшего менеджера или в зал заседаний.

В отличие от других типов информационных систем ESS не предназна­чены для решения определенных проблем. Вместо этого ESS обеспечивают обобщенные вычисления и передачу данных, которые могут применяться к изменяющемуся набору проблем. ESS имеют тенденцию использовать меньшее количество аналитических моделей, чем DSS.

ESS помогают найти ответы на следующие вопросы:

1. В каком бизнесе мы должны быть?

2. Что делают конкуренты?

3 . Какие новые приобретения защитили бы нас от циклических деловых колебаний?

4. Какие подразделе­ния мы должны продать, чтобы увеличить налич­ность?

Рис. 2.14 поясняет модель ESS. Она состоит из рабочих станций с меню, интерактивной гра­фикой и возможностями связи, кото­рым могут быть доступны исторические и конкуренто­способные дан­ные из внутренних систем и внеш­них баз данных. Так как ESS разработаны, чтобы использоваться старши­ми менеджерами, которые часто имеют немного пря­мых контактов с машинны­ми информационными сис­темами, ESS имеют легкий в использовании интерфейс.

Связь систем друг с другом: интеграция. Рис. 2.15 поясняет, как различ­ные типы системы в организациях связаны друг с другом. TPS – обычно глав­ный источник данных для других систем, в то время как ESS прежде всего по­лучатель данных из систем низшего уровня. Другие типы систем могут также обмениваться данными друг с другом. Но сколько их может быть или как эти системы должны быть объединены? Это очень трудный вопрос. Лучше всего иметь некоторый уровень интеграции, чтобы информация могла легко переме­щаться среди различных частей организации. Но интеграция стоит денег, и объединение многих различных систем чрезвычайно трудоемко. Каждая орга­низация должна взвесить потребности в интегрирующих системах против труд­ностей установки крупномасштабной интегрированной системы. Не существует никакого одного правильного уровня интеграции, или централизации.

Рисунок 2.15 – Взаимосвязи среди информационных систем

На рис. 2.15 связи между DSS и существующим TPS организации, KWS и MIS являются преднамеренно неопределенными. В некоторых случаях DSS тесно связаны с существующими общими информационными потоками. Однако часто DSS изолированы от главных организационных информационных систем. DSS имеют тенденцию быть автономными системами, разработанными для конечных пользователей – отделов или групп не под центральным управлением, хотя, очевидно, лучше, если они объединены в организационные системы, когда это функционально требуется.